前言

当前，大模型技术迭代日新月异，每周都有新的模型或版本发布（如GPT-4系列、Claude系列、Qwen系列等）。对于企业和开发者而言，这带来了巨大的机遇，同时也伴随着显著的痛点：

• 模型选择与迭代成本高： 频繁评估、切换和接入不同模型需要投入大量开发和运维资源。

• AI Agent开发的复杂性： 构建一个真正有用的AI Agent不仅仅是调用一次API，它往往需要串联多个步骤（如语音转文本、文本总结、情感分析）、处理多模态数据（音频、视频、文本），并对输出质量有极高要求。

• 成本控制： 官方API的token计价方式在大量处理长视频、长音频内容时成本会急剧攀升。

最近在朋友推荐下发现了GMI Cloud平台，试用了一段时间后发现它能很好地解决这些痛点，今天就带大家一起来体验一下！

体验之旅

正如大家看到的一样，该平台支持大语言模型、视频模型和图片模型，集成了包括DeepSeek、OpenAI、Qwen、Meta等市面上最常见的大模型。所以无论你是需要生成图片还是视频，在这里都能找到合适的选择，确实省去了在不同平台间反复切换的麻烦。

目前有免费的体验额度，我也发现了一个兑换码TRYIENOW，可以兑换解锁5美金使用额度，根据以下步骤领取吧。

领取Token

官网登录，未注册的先点击注册

点击右上角余额，再点击Redeem it here，然后输入兑换码就可以领取免费的使用额度了

也如其他大模型一样，在体验之前，需要进行简单的配置——配置API密钥。比较省心的是，只需要配一次密钥，旗下的所有产品就都能用了，不用来回折腾。

配置API密钥

导航到控制台中的组织设置

转到 API 密钥部分，创建用于编程访问的新 API 密钥

安全地保存 API 密钥（它只会显示一次），如图，我们就创建完了

LLM体验

DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek 旗舰开放权重 LLM 的最新升级。Instruct 模型现已完全集成到 GMI Cloud 推理引擎中。它支持 128K 令牌上下文处理、开源可访问性以及更好地集成使用工具的 AI 代理。

接下来演示下如何通过API调用的方式使用LLM，我在ApiFox中模拟一下

curl --request POST \
  --url https://api.gmi-serving.com/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer *************' \
  --data '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个AI助手"},
      {"role": "user", "content": "列出中国十个最值得出游的城市和他们的特色"}
    ],
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 500
  }'

给大家展示一下演示结果，返回的报文中既有模型的分析结果，还有token的使用情况，十分详细。

从演示中能看出，集成过程确实比较友好，几步就能完成接入，大幅降低了技术门槛，让开发者能快速上手构建智能应用。API返回结果采用标准的JSON格式，结构清晰、通用性强，能够轻松被各种编程语言和系统解析处理。

视频生成探索

相信大家在工作中经常会用到视频生成这个功能，比如制作宣传视频、产品演示，甚至是短视频内容。Seedance 1.0 是字节跳动的旗舰双语视频生成基础模型，它现在可以在 GMI Cloud 推理引擎上使用。

我们也同样在ApiFox中进行演示

curl -X POST "https://console.gmicloud.ai/api/v1/ie/requestqueue/apikey/requests" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedance-1-0-pro-250528",
    "payload": {
      "prompt": "The head gradually rises, revealing the climber`s back.",
      "first_frame": "https://storage.googleapis.com/gmi-video-assests-prod/public-assets/person-walking-winter-snow-boots-1193959625-770x533-1_jpg.jpeg",
      "duration": 8,
      "resolution": "720p",
      "ratio": "16:9",
      "camerafixed": false,
      "seed": 42,
      "watermark": false
    }
  }'

参数介绍如下

模拟请求如下

然后我们拿着请求id去查询一下视频是否生成

curl -X GET "https://console.gmicloud.ai/api/v1/ie/requestqueue/apikey/requests/17e25997-3422-4287-9366-2fc773a4e533" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

以下请求中的红框部分就是我们生成的视频了，包括封面和视频链接，我们打开查看一下

封面图

视频

，时长00:08

专用部署尝试

虽然说标准化的API具有快速集成、按需付费和免维护等优点，是高效且经济的选择。但是对于高并发、大数据量、延迟极其敏感的业务场景来说，可能会遇到性能、成本和控制力方面的瓶颈。此时，专用部署就展现出了不可替代的优势：它提供独享的算力，保障高性能和稳定低延迟，在大规模使用时能有效控制总体成本，同时提供完全的数据隔离和合规保障。

为了体验更稳定的服务，我尝试了GMI Cloud的H200专用服务器部署功能。

点击大模型左上角的 Launch Your Dedicated Endpoint

设置参数之后点击deploy进行部署

查看部署状态

GMI Cloud的专用部署确实比较简单便捷，整个流程还算顺畅。

使用总结

体验了一段时间这个GMI Cloud平台，整体感受还是挺不错的！它确实解决了我之前用AI模型时的一些痛点。 首先，最大的感受就是：省心！以前想用不同的AI模型，得在各个平台之间反复横跳，每个都要注册、搞API密钥、研究怎么接入，确实麻烦。GMI Cloud就像个'AI模型大超市'，把这些主流模型都集成进来了。一个账号就能直接使用，各种模型配置都是现成的，文档也写得比较清楚。

其次，功能比较全面，是个'多面手'。它不仅支持最基础的文本对话，还能搞视频生成！这意味着，无论是想做个聊天应用、自动生成内容的工具，还是做视频相关的应用，在一个平台上就能搞定大部分需求。

再说说实际使用体验：速度和质量都还可以！背后应该是用了不错的算力支持，模型响应速度比较快，出来的内容质量也挺好的，感觉和直接使用官方接口效果差不多。专为AI应用打造，支持专用部署，对于有数据安全要求的项目来说比较有用。

最后，成本控制方面做得不错。可以按需付费，用了多少算多少，不会造成浪费。而且所有模型都能在一个后台统一管理和监控，花费情况一目了然。